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東京都の機械学習エンジニアの求人178件

強化学習エンジニア(ゲーム自動プレイ・バランス最適化)

450〜1200万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都の機械学習エンジニアの求人の中央値(600万円)より150万円低い

勤務地
東京都渋谷区
休日
完全週休2日制(土曜・日曜)
雇用形態
正社員・契約社員・業務委託

どんな仕事かAIによる生成

強化学習技術を活用し、ゲームの自動プレイやゲームバランス最適化を行うAIシステムの設計、開発、導入を担当します。自動プレイエージェントやNPC・エージェントAIの開発、強化学習モデルの構築、クラウド・分散処理環境でのアルゴリズム実装・最適化などを行います。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与450〜1200万円/年

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応募資格

必須

  • 強化学習(RL)および機械学習の理論/実装に関する知識
  • PythonおよびC++/C#などのプログラミング言語での開発経験
  • TensorFlow, PyTorch, JAX などの深層学習フレームワークの使用経験
  • 強化学習ライブラリ(Ray RLlib, Stable Baselines, OpenAI Gym等)を用いたモデル開発経験
  • 数学/統計の基礎知識(線形代数、確率・統計、最適化手法)

歓迎

求める人物像

  • ゲーム開発とAI技術の融合に強い興味を持ち、新しい技術を積極的に学習する意欲がある方
  • 機械学習/強化学習の研究成果をゲームに適用し、実際の開発に落とし込む能力がある方
  • チームでの協調を重視し、ゲームデザイナーやエンジニアと円滑にコミュニケーションを取れる方
  • 未知の問題に対して試行錯誤しながら解決策を見つけられる方
  • プレイヤー体験を向上させるためのAI技術応用に興味を持つ方

募集要項最終確認 10/19

職種
機械学習エンジニア
雇用形態
正社員※契約社員、業務委託契約の場合もございます。
給与
450〜1200万円/年
給与の詳細
年収 450万円〜1,200万円 ◆経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します。 ※契約社員、業務委託契約の場合もございます。 ◆年俸外の半期業績インセンティブ制度あり ◆年俸には、所定の時間外勤務手当・深夜勤務手当を含む。時間外勤務の有無に関わらず支給する ◆年収例 600万円/28歳 650万円/31歳 800万円/39歳
手当
懇親会費用補助ランチ補助家賃補助制度引越手当子ども手当
勤務地
150-0036 東京都渋谷区南平台町16番17号 住友不動産渋谷ガーデンタワー153-0042 東京都目黒区青葉台3丁目6番28号 住友不動産青葉台タワー
働き方
記載なし
勤務時間
10:00~19:00(所定労働時間8時間)休憩時間 60分(13:00~14:00)◆月平均時間外 18.5時間程度(2025年実績)
休日・休暇
完全週休2日制(土曜・日曜)祝日夏期休暇(7月1日~11月30日までの期間に3日間)年末年始休暇(12月29日~1月3日)年次有給休暇(初年度は入社日に10日間付与)慶弔休暇※業務委託契約の場合、休日休暇はこの限りではありません。
福利厚生
総会オフィシャルクラブ制度懇親会費用補助ゲームプレイルーム入社研修プログラムCyStudyスキルサーズデーメンタートレーナー制度 (新卒及び第二新卒向け)インフルエンザワクチン接種社内常設の整体ソフトドリンク無料ランチ補助ベビーシッター利用割引制度脳ドック家賃補助制度(2駅ルール・どこでもルール)引越手当子ども手当企業型確定拠出年金制度
社会保険
健康保険、雇用保険、労災保険、厚生年金保険 ※業務委託契約の場合、各種保険はこの限りではありません。
受動喫煙対策
住友不動産渋谷ガーデンタワー:屋内原則禁煙(加熱式たばこ専用喫煙室あり)住友不動産青葉台タワー:屋内原則禁煙(加熱式たばこ専用喫煙室あり)
掲載日
2026/10/12 04:35(8日前)
最終確認
2026/10/19 21:00(1日前)

仕事内容

仕事内容

  • 強化学習(Reinforcement Learning, RL)技術を活用し、ゲームの自動プレイやゲームバランスの最適化を行うAIシステムの設計、開発、導入を担当していただきます。
  • ゲームの自動プレイエージェントの開発(QA・テスト自動化、プレイヤーボット開発、ナビゲーションAIの最適化)
  • ゲームバランス最適化のための強化学習活用(自己対戦・報酬設計、データ分析)
  • NPC・エージェントAIの高度化(行動モデルの生成、プレイヤースキルに応じた適応型AIの開発)
  • ゲームプレイデータを用いた強化学習モデルの構築(模倣学習、環境シミュレーションの構築)
  • クラウド・分散処理環境での強化学習アルゴリズムの実装・最適化
  • ゲームデザイナーやQAチームと連携し、強化学習を活用したワークフローを構築
  • 技術ブログ執筆を通じた社内外での技術発信

この求人は、株式会社Cygamesの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト

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